基于改进粒子群算法的计算机考试自动组卷方法  

作　　者：赵宏岩[1] 邬昌兴 

机构地区：[1]仰恩大学,福建泉州362014 [2]华东交通大学,江西南昌330013

出　　处：《佳木斯大学学报（自然科学版）》2024年第10期5-9,共5页Journal of Jiamusi University：Natural Science Edition

摘　　要：粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于群体智能的优化工具,通过模拟鸟群觅食行为来寻找问题的最优解。在计算机考试自动组卷的过程中,传统的粒子群算法存在收敛速度慢、易早熟收敛等问题,实际应用效果不佳。因此,提出一种改进的粒子群算法,并在此基础上进行计算机考试自动组卷平台设计。对比试验结果表明,提出的改进粒子群算法在解决计算机考试自动组卷问题上具有更高的质量和效率。

关 键 词：改进粒子群算法 计算机考试 自动组卷 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]